437 matches
-
peiorativ și "păianjeni", Agregații reprezintă o facțiune umană bazată pe augmentarea mentală care a apărut pe Marte la începutul secolului al XXII-lea. Ei folosesc tehnologia pentru a crea o conștiință de grup, comunicarea între desfășurându-se non-verbal, prin intermediul legăturilor neurale. Fiecare dintre ei posedă o rețea minimă de nanotehnologii care le îmbunătățește atât funcționarea cerebrală, cât și o serie de abiități și chiar rezistența fizică. Deși funcționează ca un grup, Agregații își păstrează individualitatea, dar doar puțini dintre ei pot
Universul Revelation Space () [Corola-website/Science/330874_a_332203]
-
un grup, Agregații își păstrează individualitatea, dar doar puțini dintre ei pot lucra cu adevărat independent de ceilalți. Numiți peiorativ și "zombi", Demarhiștii sunt o facțiune umană condusă de sistemul politic al anarhiei democratice. Demarhia funcționează pe baza unui implant neural prin intermediul căruia individul votează permanent în legătură cu orice aspect al vieții sale, această funcție devenind la fel de normală ca oricare altă funcție biologică. Demarhiștii folosesc o rețea informațională complexă numită abstracție, cu ajutorul căreia simulează diferite medii și coordonează activitatea servitorilor roboți. Unii
Universul Revelation Space () [Corola-website/Science/330874_a_332203]
-
pe care ei o reprezintă. Organisme marine colective care locuiesc pe planete acoperite preponderent de apă. Ei acționează asemenea unui sistem de stocare a datelor biotehnologic, înregistrând mințile și amintirile celor care intră în comuniune cu ele. Pot rescrie structura neurală a ființelor care intră în oceanele lor, oferindu-le abilități deosebite, cum ar fi cele din domeniul matematicii. Nu se cunoaște originea lor și, deși uneori pot fi convinse să opereze anumite modificări în mintea unei ființe, cer un serviciu
Universul Revelation Space () [Corola-website/Science/330874_a_332203]
-
renunțat la forma fizică și s-au refugiat pe o brană paralelă. Par a fi mai avansați decât Inhibitorii, fiind capabili să călătorească între brane și în timp, precum și să sintetizeze materia. "Abstracția" reprezintă procesul prin care oamenii cu implanturi neurale obțin accesul la rețelele de date wireless și permite, printre altele, participarea la scrutinurile organizate în Demarhii. "Entoptica" reprezintă o facilitate a tehnologiei abstracției, prin care percepției normale i se adaugă diferite niveluri senzoriale. Arme construite de Conjoineri pe baza
Universul Revelation Space () [Corola-website/Science/330874_a_332203]
-
tacticilor lor brutale și a apetenței pentru distrugere, Dariat începe să se opună posedaților, cedând insistențelor lui Rubra de a trece de partea lui. El îl ajută să evacueze o parte populația non-posedată rămasă, apoi i se alătură în straturile neurale și creează o explozie energetică fatală pentru posedați, dar și pentru Valisk, care dispare din universul material și ajunge într-un tărâm ciudat cu cețuri cenușii. Spre oroarea lui, Dariat își dă seama că a devenit stafie. Pe Jupiter, Syrinx
Alchimistul neutronic () [Corola-website/Science/323102_a_324431]
-
universul material și ajunge într-un tărâm ciudat cu cețuri cenușii. Spre oroarea lui, Dariat își dă seama că a devenit stafie. Pe Jupiter, Syrinx își revine după rănile suferite. Ea vizitează Eden-ul, habitatul originar, în ale cărui straturi neurale trăiește fondatorul edenismului, Wing-Tsit Chong. Cu ajutorul călăuzirii sale, Syrinx trece peste trauma experiențelor prin care a trecut și, de asemenea, peste prejudecățile legate de adamiști. Syrinx i se alătură din nou lui "Oenone", fiind trimisă sub comanda amiralului Meredith Saldana
Alchimistul neutronic () [Corola-website/Science/323102_a_324431]
-
persoanelor vârstnice. Lipsiți de speranța de a mai face vreun lucru important în viață, mulți bătrâni se înrolează în Forțele Coloniale, unde se trezesc cu conștiința mutată într-un corp nou, tânăr, de culoare verde și dotat cu o interfață neurală numită BrainPal. În noul trup, recruții sunt trimiși în misiuni de luptă extrem de dificile, ajutând omenirea să își păstreze coloniile spațiale și să cucerească noi planete. În afara acestor plutoane de recruți, se constituit și Forțe Speciale, formate din oameni creați
Universul „Războiul bătrânilor” () [Corola-website/Science/323734_a_325063]
-
către destinație, unde își descarcă informațiile. Majoritatea raselor extraterestre avansate, cum sunt de exemplu Consu, cunosc mult mai bine modul de utilizare a motoarelor de salt și pot chiar detecta navele care sar în sistemul lor. BrainPal este un implant neural care permite membrilor Forțelor Coloniale de Apărare (FCA) să comunice între ei, trimită și să primească date (cum ar fi planuri de bătălie), să traducă limbajele extraterestre, să urmărească filme sau să citească. BrainPal permite soldaților FCA să folosească tehnologia
Universul „Războiul bătrânilor” () [Corola-website/Science/323734_a_325063]
-
persoane care folosesc BrainPal. BrainPal permite plutoanelor Forțelor Speciale să se integreze într-o singură minte-matcă: ce vede unul, văd toți. Forțele Speciale luptă ca o singură forță militară perfect disciplinată. În "Ultima colonie", Jane Sagan testează prototipul unui implant neural generat în întregime din genomul uman. În primele zile ale colonizării umane a devenit clar că soldații umani nu erau făcuți să se lupte cu hoarde interminabile de agresori extratereștri. Omenirea a fost salvată de tehnologie, devenind capabilă să crească
Universul „Războiul bătrânilor” () [Corola-website/Science/323734_a_325063]
-
celomuri. Aici trebuie să se accentueze că celomoductul celomului trompei la hemicordate poate fi echivalat cu canalul pietros al echinodermelor. O altă trăsătură comună constituie aspectul general al larvei, numită bipinarie (sau tornaria la unele hemicordate). Aceste larve prezintă concentrații neurale apicale și una sau două fâșii de cili implicația în locomoție și nutriție. Fâșiile sunt inervate de neuroni subepiteliali . Există și ambulacrarieni la care lipsește stadiul larvar sau se înmulțesc pe cale asexuată.
Ambulacraria () [Corola-website/Science/325859_a_327188]
-
Rețelele neurale (RN, în engleză: ANN de la "artificial neural network") sunt o ramură din știința inteligenței artificiale, și constituie totodată, principial, un obiect de cercetare și pentru neuroinformatică. Rețelele neurale artificiale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
Rețelele neurale (RN, în engleză: ANN de la "artificial neural network") sunt o ramură din știința inteligenței artificiale, și constituie totodată, principial, un obiect de cercetare și pentru neuroinformatică. Rețelele neurale artificiale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
Rețelele neurale (RN, în engleză: ANN de la "artificial neural network") sunt o ramură din știința inteligenței artificiale, și constituie totodată, principial, un obiect de cercetare și pentru neuroinformatică. Rețelele neurale artificiale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice și care prezintă capacitatea de a învăța. Ele sunt compuse din neuroni artificiali
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
neuroni artificiali, sunt parte a inteligenței artificiale și își au, concepțional, originea ca și neuronii artificiali, în biologie. Nu există pentru RNA o definiție general acceptată a acestor tipuri de sisteme, dar majoritatea cercetătorilor sunt de acord cu definirea rețelelor neurale artificiale ca rețele de elemente simple puternic interconectate prin intermediul unor legături numite interconexiuni prin care se propagă informație numerică. Originea acestor rețele trebuie căutată în studierea rețelelor bioelectrice din creier formate de neuroni și sinapsele acestora. Principala trăsătură a acestor
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
creier formate de neuroni și sinapsele acestora. Principala trăsătură a acestor rețele este capacitatea de a "învăța pe bază de exemple", folosindu-se de experiența anterioară pentru a-și îmbunătăți performanțele. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul uman, rețelele neurale au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neurală este mult mai simplă decât corespondentul său uman, dar la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice cu capacitate de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
rețele este capacitatea de a "învăța pe bază de exemple", folosindu-se de experiența anterioară pentru a-și îmbunătăți performanțele. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul uman, rețelele neurale au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neurală este mult mai simplă decât corespondentul său uman, dar la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice cu capacitate de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul. Rețelele neurale artificiale se pot caracteriza pe baza a 3
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
structură diferită de cea a creierului. O rețea neurală este mult mai simplă decât corespondentul său uman, dar la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice cu capacitate de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul. Rețelele neurale artificiale se pot caracteriza pe baza a 3 elemente: Sunt mai multe criterii de clasificare a modelelor neuronului elementar, ce implică: domeniul de definiție a semnalelor folosite, natura datelor folosite, tipul funcției de activare, prezența memoriei. Dar cel mai utilizat
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
a semnalelor folosite, natura datelor folosite, tipul funcției de activare, prezența memoriei. Dar cel mai utilizat model este modelul aditiv. Există numeroase modalități de interconectare a neuronilor elementari, dar pot fi identificate două clase de arhitecturi: Un dezavantaj al rețelelor neurale îl constituie lipsa teoriei care să precizeze tipul rețelei și numărul de neuroni elementari, precum și modalitatea de interconectare. Există câteva tehnici de tip "pruning" sau de tip "learn and grow", dar acestea sunt în intense cercetări. Principala deosebire a rețelelor
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
îl constituie lipsa teoriei care să precizeze tipul rețelei și numărul de neuroni elementari, precum și modalitatea de interconectare. Există câteva tehnici de tip "pruning" sau de tip "learn and grow", dar acestea sunt în intense cercetări. Principala deosebire a rețelelor neurale față de alte sisteme (electronice) de prelucrare a informațiilor îl constituie capacitatea de învățare în urma interacțiunii cu mediul înconjurător, și îmbunătățirii performanțelor. O reprezentare corectă a informațiilor, care să permită interpretarea, predicția și răspunsul la un stimul extern, poate permite rețelei
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
unui gen de competiție între neuronii elementari). În ultima perioadă se remarcă încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare folosind un critic, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, acestia fiind de tipul recompensă/pedeapsă. Domeniile în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel de implementări ale rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc în: Rețele neurale folosind algoritmi genetici pot fi folosite în controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neurale este medicina și
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
se remarcă încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare folosind un critic, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, acestia fiind de tipul recompensă/pedeapsă. Domeniile în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel de implementări ale rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc în: Rețele neurale folosind algoritmi genetici pot fi folosite în controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neurale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neurale pentru
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
învățare folosind un critic, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, acestia fiind de tipul recompensă/pedeapsă. Domeniile în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel de implementări ale rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc în: Rețele neurale folosind algoritmi genetici pot fi folosite în controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neurale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neurale pentru descoperirea de boli, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel de implementări ale rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc în: Rețele neurale folosind algoritmi genetici pot fi folosite în controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neurale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neurale pentru descoperirea de boli, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. Studiul rețelelor neurale a cunoscut perioade în care activitatea de cercetare a fost extrem de intensă și perioade
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc în: Rețele neurale folosind algoritmi genetici pot fi folosite în controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neurale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neurale pentru descoperirea de boli, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. Studiul rețelelor neurale a cunoscut perioade în care activitatea de cercetare a fost extrem de intensă și perioade în care acesta domeniu de cercetare a fost declarat complet „mort”, pentru ca
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
pot fi folosite în controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neurale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neurale pentru descoperirea de boli, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. Studiul rețelelor neurale a cunoscut perioade în care activitatea de cercetare a fost extrem de intensă și perioade în care acesta domeniu de cercetare a fost declarat complet „mort”, pentru ca apoi să revină în centrul atenției, atât în rândul cercetătorilor cât și a publicului
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]